数字员工加入团队后，团队为何需要重新学会工作？

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当数字员工第一天上班

周一早上，项目群里多了一位数字员工。它不迟到，不请假，几分钟就能读完几十份材料，还能迅速交出一版看起来不错的方案。团队原以为工作会立刻轻松起来，结果一周后，新的麻烦出现了：有人反复修改提示词，有人花更多时间核对答案，同一项任务在人类成员与数字员工之间来回传递，出了问题却没人说得清该由谁负责。

数字员工可以很快接入系统，团队却不可能在一天内学会与它协作

。

王磊等（

2026

）发表于《心理科学进展》的论文将这种常见落差概括为一个管理问题：当

AI

不再只是辅助工具，而是以数字员工的身份加入团队时，原有的分工、沟通、认知和责任安排都可能失效，团队成员以及团队整体都需要主动重塑工作。

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真正的难题是团队没有准备好

数字员工，并非简单的问答软件，而是具备较高自主性、能够承担相对独立的团队角色并与人类成员持续协作的智能代理。据

Gartner

预测，

2028

年，

15%

的日常业务决策可能由智能代理自主完成，

33%

的企业软件将原生嵌入智能体能力。中信证券上线的

24

位数字员工，已累计处理约

7000

万次业务请求。

热度与成熟度之间仍有很大距离。

麦肯锡报告指出，仅约

1%

的企业领导者认为自身

AI

部署达到成熟阶段，换句话说，

约

99%

尚未进入

AI

全面融入工作流并持续带来显著业务结果的阶段

。

IBM Watson

在医疗场景中的受挫也说明，算法能力强，并不等于它能顺利嵌入现有工作流程。技术如果没有和真实任务、团队惯例及责任制度接上，反而可能增加人的负担。

现有研究常问人们是否信任

AI

、是否愿意开展人智协作，或者

AI

能否提高绩效。然而，仅回应这些问题还并不够。数字员工进入团队后，团队成员并非只能接受或拒绝，也会主动调整自己的工作；更重要的是，这些个人调整如何扩散为整个团队的新规则，过去还缺少系统解释。

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一张四步地图解释人智团队如何适应

这篇论文用团队适应理论搭起一张四步地图，核心逻辑是情境、评估、重塑和适应。

·

情境

数字员工加入团队，成为需要回应的新刺激。

·

评估

成员识别它擅长什么、会在哪些地方出错，以及双方怎样互动。

·

重塑

个人与团队重新设计任务流程、协作关系、所需技能和责任边界。

·

适应

人类成员逐渐在心理上接纳数字员工，团队也可能获得更好的协作表现。四个阶段构成了一条从“发现变化”到“重新学会工作”的完整路径：情境让团队意识变化，评估帮助团队理解变化，重塑推动团队回应变化，适应检验这些改变是否有效。其中，重塑是承上启下的关键环节。不过，需要进一步区分，个人重塑什么，团队又重塑什么？

图

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人智团队适应的四步循环

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个人和团队都要重塑工作

对个人而言，改变主要发生在四个方面。员工会把重复、规范的任务交给数字员工，把精力转向经验判断和创造性任务；会学习用更清楚的指令与数字员工建立协作关系；会更理性地认识数字员工的能力边界与幻觉风险；也会补上提示词设计、结果核验和批判性思考等新技能。

团队层面的变化更深

。

人智团队需要调整任务调配、关系网络、集体认知和权责归属。最值得注意的是责任问题。数字员工可以独立产出结果，却不是现实组织中的责任主体。如果团队只把工作交给数字员工，却没有规定谁审批、谁复核、谁承担后果，就可能出现责任真空与相互推诿。

图

2

个人工作重塑与团队工作重塑

5

人智协作真正难在哪里

第一，引入数字员工，不等于建立了真正的人智协作。

如果数字员工只负责接收指令和交付答案，人类成员只负责下达任务和检查结果，那么双方本质上仍是

“

工具与使用者

”

的关系。真正的人智协作需要双向反馈：数字员工能够提供建议、回应追问，人类成员也会根据结果不断调整任务和沟通方式。在这种持续互动中，员工才可能逐渐把数字员工视为能够共同完成任务的团队成员，而不只是一个更高级的软件。

第二，个人会使用

AI

，不代表团队已经形成了有效的人智协作。

即便一名员工能够熟练使用

AI

工具，如果团队成员对数字员工

“

能做什么、不能做什么

”

缺乏共同认识，人智协作仍然容易陷入混乱。有人过度依赖，有人完全排斥，还有人不断重复核验。只有当团队形成相对一致的判断，并共同反思原有流程，才可能进一步调整任务分配、沟通方式和责任边界。

第三，越成功的团队，未必越容易接纳数字员工。

论文提出了一个颇具反常识的判断：原本绩效较高的团队，可能比普通团队更抗拒引入数字员工。因为过去的成功容易强化既有分工、成员身份和工作惯例。当能力突出的数字员工进入团队时，成员可能担心自己的专业价值被削弱，甚至因与数字员工进行能力比较而产生身份威胁。曾经有效的经验，此时反而可能成为团队调整的阻力。

第四，新的协作规则往往不是一次设计完成的，而是在反复试错与调整中逐渐形成的。

人智协作方式通常从少数成员的尝试开始。有人率先找到与数字员工有效沟通的方式，有人建立了结果核验步骤，还有人重新划分了人类成员与数字员工之间的任务边界。当这些做法被同事观察、模仿并反复修正后，零散的个人经验才可能逐渐沉淀为团队共同遵守的能力清单、协作指南和问责规范。

因此，数字员工带来的真正挑战，并不是

“

员工会不会使用

AI”

，

而是团队能否把个人探索转化为集体学习，再把集体学习沉淀为稳定的人智协作规则。这也是人智团队从短期尝鲜走向长期稳定协作的关键。

图

3

个人经验涌现为团队规范的过程

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企业可以从哪里开始

对企业而言，最直接的提醒是，部署数字员工应当被视为一次工作系统的重新设计，而不是一次软件安装。具体可以从以下几件事开始。

·

设计有反馈的协作

让数字员工提出建议、接受追问并根据人类成员的判断迭代，避免只有单向交付。

·

提升员工的

AI

熟悉度

培训不能停在按钮和提示词，还要帮助员工理解数字员工的能力边界、幻觉风险和核验方法。

·

建立团队反思节奏

定期复盘哪些任务适合交给数字员工、哪些环节必须由人判断，以及流程哪里发生了重复劳动。

·

先把责任写清楚

明确发起、复核、批准与追责角色，特别是在数字员工参与重要决策时。

·

从人类主导的小规模试点开始

数字员工占比过高或团队过大，可能增加协调成本。企业可把它当作待验证的管理假设，用试点数据持续校准。

图

4

数字员工上线后的五项团队行动

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写在最后

数字员工进入企业通讯录，只是人智协作的开始。真正决定效果的，是团队能否看清它的能力边界，愿意反思旧流程，并把有效的个人经验变成共同规则。未来研究还需要在不同任务、行业和文化情境中检验这套模型，也需要持续观察数字员工自主程度提高后，团队规模、成员构成与责任制度会怎样变化。

会使用

AI

的个人越来越多，能够围绕数字员工重新设计工作的团队，才更可能把技术潜力转化为稳定的成果。

注：本文文字内容为原创，部分插图使用人工智能辅助生成（依据国家标准

GB 45438-2025

及《人工智能生成合成内容标识办法》规定进行标识）。

推文源文

王磊,

钱彩璇,

徐洁. (2026).

与数字员工共舞

团队适应视角下人智团队工作重塑的形成及影响机制.

心理科学进展,

34

(

9

),

1556

-

1576.

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